文章核心观点 - AI经济已形成模型层、应用层和基础设施层并行的稳定格局，各层均具备可观盈利空间 [1] - 业界对AI基础设施和能源的投资看似泡沫，实则为应用层提供了廉价算力与“过剩红利” [1] LLM「王权交替」，为何 Anthropic 比 OpenAI 更受欢迎？ - 2025年，YC项目内部的API用量出现“王权交替”，Anthropic的Claude已取代OpenAI的ChatGPT成为最受欢迎的大语言模型 [5] - YC创业公司的技术栈正经历结构性变化：曾占据超过90%市场份额的OpenAI领先优势缩小，Anthropic成为该批次中最受欢迎的API选项 [5] - Anthropic被形容为具备“金毛犬能量”，设计导向更友好、更配合开发者需求；OpenAI则被形容为“黑猫能量”，相对高冷，需要开发者适应 [6][7] - Anthropic在编程辅助方面表现最出色，源于其明确将“编程能力”设定为产品的“北极星指标” [8] - 创始人在个人编程场景中对Claude建立的偏好与信任，会产生“溢出效应”，使其在开发与编程无关的产品时也倾向于选择该模型 [9] - “氛围编程”正从分散的个人用例演变为一个巨大的技术赛道，Replit和Emergent等公司的成功验证了其商业可行性 [10] - “氛围编程”目前尚不能100%用于生产级代码，更适合快速验证想法、搭建原型和迭代 [10] - 衡量企业健康度的核心维度已从团队规模转向人均产出效率，例如Gamma公司凭借仅50人的团队实现了高达一亿美元的年经常性收入 [12] - AI降低了开发门槛，同步拔高了客户期望，导致“想法”不再稀缺，真正的瓶颈转向“能将想法卓越执行的人才” [11] - 早期公司依赖巨额融资筑墙，但过度投入微调却未建立核心壁垒的公司正面临第二波初创公司的追赶 [10] 信任危机下，「手搓 Prompt」才是个人和企业的正确 AI 使用方式？ - 为解决复杂任务并建立用户信任，AI开发重心正从通用大模型转向能够执行特定逻辑的“专门化”应用 [13] - “专门化”趋势落地有两类方向：一是适配硬件边缘设备、可本地独立运行的轻量化模型；二是聚焦特定语种或细分专业场景的语音与语言模型 [13]

文章核心观点 - 银河证券认为当前AI投资热潮并非典型的非理性泡沫，其背后有战略合理性，且风险可控，AI泡沫呈现出结构分化的复杂特征，不能简单归类[1] 从政策面与战略驱动 - AI投资热潮由“国家战略自上而下、企业发展自下而上”的主动布局驱动，资本涌入具有战略合理性[1] - 美国AI产业研发高度聚焦Scaling Law路线，科技巨头正以前所未有的力度增加AI资本开支[1] - 中国因受外部资源约束，触发国产替代内生需求，并依托新型举国体制与超大规模市场支撑AI发展，AI泡沫风险或许更加可控[1] 从市场与周期特征 - 当前中美AI相关板块并未处于典型的泡沫狂热期，不必过度担忧[2] - 技术创新与产业落地是非线性演进过程，科技投资存在明显周期特征，资产泡沫不会阻断核心技术发展大趋势[2] 从产业发展路径 - 中国AI发展路径与美国形成明显分化，根源在于资源约束条件不同，中国面临尖端训练芯片进口受限及高端GPU供给阶段性稀缺的硬约束[3] - 中国难以在经济性与可持续性上与美国比肩建立大规模算力集群，因此选择在有限算力下挖掘最优效果的高性价比和开源模型路径[3] - 例如DeepSeek等产品通过工程体系优化和精准建模持续降低成本并提升性能，用工程能力弥补算力限制，其相对较低的token使用价格使中国大语言模型如DeepSeek、通义千问等在全球广受欢迎，过去一年使用量位居全球前两位[3] 从龙头公司市值表现 - 美股科技七巨头（英伟达、苹果、谷歌、微软、亚马逊、脸书、特斯拉）近三年总市值累计上涨174%至21.6万亿美元[4] - A股七家AI科技公司（中际旭创、寒武纪-U、新易盛、海康威视、中科曙光、科大讯飞、浪潮信息）近三年总市值累计上涨371%至3283亿美元[4] - 港股七家AI科技公司（腾讯控股、阿里巴巴-W、小米集团-W、网易-S、中芯国际、百度集团-SW、联想集团）近三年总市值累计上涨101%至1.4万亿美元[4] 从AI泡沫的风险结构分化 - 从供给侧与长期增长逻辑看，AI更接近于“好泡沫”，已在部分行业和企业展现真实商业回报，对生产率的提升路径具备可验证性，即便估值偏高，只要生产率红利逐步兑现，泡沫更可能以估值消化方式出清[5] - 从金融体系与宏观政策约束看，当前AI泡沫仍属“可控泡沫”，投资集中于少数现金流充沛的头部企业，未演化为大范围高杠杆扩张，金融体系未出现明显信用失控，政策工具具备调节空间，尚未对金融稳定构成直接威胁[5] - 从需求侧、就业结构与分配机制看，AI泡沫有向“坏泡沫”演化的潜在动力，当前应用模式在中短期内更偏向成本压缩而非需求创造，对中等技能和收入群体的替代效应可能抑制消费需求，若技术红利集中于资本端未能向居民部门传导，风险可能通过消费走弱、财政压力上升等路径外溢[5]

文章核心观点 - 在政策支持、技术突破与资本推动下，中国人工智能产业在2025年实现快速发展，资本市场表现强劲，行业正从算力竞争迈向应用落地阶段，2026年有望成为全球AI应用元年 [1][5] 政策与宏观环境 - 2025年国家出台一系列支持人工智能发展的政策措施，推动技术突破与商业化应用落地 [1] - 2025年10月发布的“十五五”规划建议强调发展新质生产力，加快AI等领域发展 [4] 技术与产业发展 - 2025年，中国人工智能在大模型性能提升、多模态学习应用等技术方面取得重要突破 [1] - 中国算力网络正进入规模化阶段，各省市纷纷建设本地AI计算中心，形成低延迟、数据本地化、成本可控的优势 [5] - 目前全球最领先的模型仍未能达到AGI程度，AI应用落地仍存在不确定性 [4] - 模型优化与迭代是相对确定趋势，模型能力提升依赖于底层AI硬件的持续投入与升级 [4] - 大模型研发以美国为主导，而行业模型应用则在中国展现出更强竞争力 [5] - AI产业正从算力竞争迈向应用百花齐放的阶段 [5] 资本市场表现 - 2025年A股人工智能指数上涨31.09% [1] - 2025年人工智能板块全年成交额达19.58万亿元，换手率高达950.41%，为全市场最高水平之一 [1] - 2026年1月8日，智谱AI在港交所挂牌上市，成为全球首家以通用人工智能（AGI）基座模型为核心业务的上市公司 [1] 投资趋势与资本开支 - 2026年AI资本开支仍将高速扩张，规模有望达6000亿美元 [5] - 未来1至2年AI相关投资还将维持高强度，科技巨头仍会加码资本开支 [6] - 从历史看，生产力革命的资本开支会达到全社会GDP的3%至4%，当前AI基础设施建设远未达到需要讨论泡沫的阶段 [5] - 预计今年AI的硬件端表现将优于应用端 [4] 行业前景与市场观点 - 人工智能可能会类似于此前的电力和信息技术，有着明显提振劳动生产率的潜力 [2] - 当前AI市场更偏向于产业革命的早期，而非2000年互联网泡沫时期 [3] - AI相关板块的乐观情绪有一定的基本面支撑 [6] - 在技术持续突破、应用加速渗透与资本密集汇聚的背景下，人工智能产业将进一步演化 [1] - 2026年有望成为全球AI应用元年 [5] - AI应用渗透率上升仍有较大空间 [6]

2025年市场回顾 - 2025年对于投资而言是“梦幻”的年份，从股市到贵金属再到资源品，从美股到A股再到日欧甚至拉美股市，普遍上涨[5] - 中国地方政府隐性债务从两年前的14.3万亿人民币压降到2025年底的7万亿水平，化债进展顺利[6] - 2025年前11个月，中国实现了1万亿美元的贸易顺差，一个季度的顺差金额几乎抵得上十年前全年的5000亿美元高点[10] - 除了石油之外的大宗商品价格抬头，缓解了制造业上游和中游的“无利润繁荣”情况[13] - 中国与海外（尤其是美国）在多个产业上出现明显路线分野，例如半导体国产化、AI产业（开源铺应用 vs 闭源堆算力）以及金融领域（中国IPO狂潮 vs 美国私募领域活跃）[15][16][18] 2026年猜想一：反AI浪潮 - 猜想认为美国可能出现声势浩大的反AI浪潮，起因是技术进步加剧了收入分配失衡[22][23] - 美国参议员伯尼·桑德斯发布的报告指出，AI和自动化可能在十年内摧毁近1亿个美国工作岗位，并强调大科技巨头正利用AI削减成本，使生产力红利流向头部1%的亿万富翁[23][24][25] - 数据显示，美国收入前10%的人群在过去50年中从收入后90%的人群手中拿走了7.9万亿美元，且疫情后差距显著扩大[26][29] - AI发展推高了普通人的生活成本，例如美国零售电价因AI数据中心需求增长而明显抬升，偏离了过去二十年的区间震荡[29][33] - AI对就业市场影响显著，特别是入门级白领岗位，2026届毕业生招聘计划仅比2025年增长1.6%，雇主对就业市场的评价为2021年以来最低[33][34] - 科技行业既得利益者对批评的反应是不屑和愤怒，认为反对声音妨碍大国竞争，这种态度可能加速社会反扑[37][38][39] 2026年猜想二：资产泡沫滋生地 - 猜想认为当前资产泡沫的主战场可能不是公开股市，而是不透明的美国私募市场[44][45][56] - 美国私募领域规模庞大，年收入超过1亿美元的大型企业中只有14%上市，86%保持非上市状态[46] - 美国72%的非金融企业贷款来自私募领域（影子银行），自2008年金融危机后，私募股权和私募信贷填补了银行业务收缩留下的空白[49][52][54] - AI行业正通过私募股权和收并购以前所未有的速度创造万亿企业和亿万富翁，例如年收入200亿美元的OpenAI对应超过5000亿美元的估值，并计划在未来八年承担超过1.4万亿美元的算力投资[59][62][77] - 私募信贷市场存在估值黑洞、行业寡头格局和监管滞后三大风险：1）采用“持有至到期”估值法且缺乏二级市场，价值可能失真；2）市场高度集中于Apollo、Blackstone等头部机构；3）监管缺乏统一披露标准，风险隐蔽性高[66][68][73][76] - 2026年，SpaceX、OpenAI、Anthropic等已在私募市场融资数千亿美元的巨头计划上市，将迎来流动性考验[77] 2026年猜想三：中国居民储蓄与股市 - 猜想认为中国居民部门的超额储蓄可能通过直接或间接方式流入股市[78] - 2022年至2024年三年间，中国居民累计新增存款48.7万亿元，储蓄存款余额累计增长47.6%，相当于用三年时间存出了过去累积储蓄金额的一半[80] - 超额储蓄形成的原因包括：房地产财富储存功能失灵、刚兑理财产品消失、以及低通胀环境下资金寻求安全[82] - 当前理财收益率极低，货币基金（如余额宝）七日年化收益率勉强维持在1.0%以上，银行理财及债券基金收益率也多降至2%左右，长期可能驱使存款搬家[86][87] - 居民储蓄可能通过购买保险产品间接入市，保险公司有动力加大股票配置，原因有三：1）“不得不买”：资产荒和利差损压力；2）“政策让买”：监管下调险资投资股票的风险因子，鼓励入市；3）“风险敢买”：新会计准则（IFRS 9/17）降低股票市值波动对利润表的影响[88][94][95][96][99] - 2026年可能看到居民存款通过直接入市和保险资金入市两条路径进入股市[103] 2026年猜想四：外资对中国认知 - 猜想认为西方世界目前对中国缺乏了解，但这种认知可能在2026年改变，从而推动外资流入中国股市[104][105][106] - 西方主流叙事聚焦于中国房地产泡沫破裂、地方政府债务、产业内卷和就业问题，忽略了中国的产业升级和出口韧性[109][110][111] - 中国经济存在“三重温差”：宏观数据疲软、微观体感不佳，但中观产业（高端制造业等）遍地开花[117] - 外资认知转变的触发点可能包括：通胀及经济数据改善、企业年报业绩向好、美股回调促使资金寻找其他配置点，或人民币适度升值[119][120] - 从长期看，中国发展范式转变（从“世界工厂”转向建立自主产业链）可能对发达经济体构成挑战，并影响地缘政治和资本流动[126]

英伟达发布Rubin平台AI芯片 - 英伟达CEO黄仁勋宣布最新Rubin平台AI芯片已进入量产阶段，预计下半年出货给客户 [1][2] - Rubin平台的计算速度将是现有Blackwell平台的倍数以上，其推论性能为Blackwell的五倍，训练性能有3.5倍增长 [2] - 新平台每单位符元（token）的计算成本仅为先前产品的十分之一，训练混合专家模型（MoE）所需的GPU数量仅需过去的四分之一 [2] Rubin平台的技术规格与组成 - Rubin平台包含六大芯片：GPU Rubin、CPU Vera、NVLink 6交换器、ConnectX-9 SuperNIC高速网络架构、Bluefield-4计算芯片及Spectrum-6乙太网络交换器 [2] - 平台采用全新的CPU Vera，拥有88个核心，性能是原先的两倍 [2] - 芯片由台积电以3nm制程独家制造，并整合CoWoS先进封装技术 [2] 基于Rubin平台的服务器系统 - 公司展示了由Rubin平台打造的丛集AI服务器平台，该系统由36颗Vera CPU、72颗Rubin GPU及NVLink 6交换器、Bluefield-4芯片等组成16柜的AI服务器计算系统 [3] - 新设计的服务器省去大量缆线，组装一柜服务器的时间大幅缩短，对于10%的液冷AI服务器，最短组装时间仅需五分钟 [3] 市场前景与供应链影响 - 亚马逊AWS、微软、Google等云端服务供应商最快将于下半年导入Rubin平台 [1] - 行业预期AI基础建设市场呈现快速上升趋势，价值10万亿美元的传统科技市场正在向以AI为基础大幅转型 [1] - 台积电、鸿海、广达及纬创等供应链企业被看好将受益，2026年预期仍是丰收的一年 [1] - 台积电的CoWoS先进封装产能已满载至今年底，所有协力封测厂也开始全力支持 [2]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 持续看好A股未来投资机会，当前股基增强策略吸引力大，可积极布局短期弹性机会；常青低波策略可作底仓组合配置，优化组合波动；海外市场虽有配置价值，但性价比略低于A股策略组合 [4] 各目录总结 1. 工具化基金组合表现跟踪 - 常青低波基金组合长期低波，波动率与最大回撤优于中证主动式股票基金指数，2023年7月31日策略运行以来低波动和小回撤属性延续，超额收益显著，兼具攻防性 [13] - 股基增强基金组合策略运行时间短，表现与中证主动式股票基金指数接近，市场环境改善后弹性更强，弱市中与基准走势相近 [16] - 现金增利基金组合经双重筛选跑赢比较基准，2023年7月底策略运行以来超额收益累计超0.41%，为现金管理优选货币基金提供参考 [17] - 海外权益配置基金组合自2023年7月31日以来，在美联储降息及AI带动下累积较高超额收益，全球化配置增厚权益投资组合收益 [20] 2. 工具化基金组合构建思路 - 采用量化方法构建全新风格体系基金优选池，满足不同市场环境和风险偏好投资者选基需求；主动权益基金结合持仓和净值维度因子构建低波基金组合策略，满足防御和收益稳定需求；构建风险波动与基准指数相近的基金组合策略，为高风险偏好投资者提供进攻选择；货币基金基于多维特征因子构建筛选体系，优选收益优秀基金；QDII基金根据长短期技术指标筛选指数，构建海外市场精选组合 [22] 2.1. 常青低波基金组合 - 目标是在高权益仓位主动管理基金中挑选长期稳定收益基金，结合基金净值回撤、波动水平和估值水平，从净值表现和持仓特征维度优选低波基金构建组合 [25] 2.2. 股基增强基金组合 - 以完善不同风险偏好权益基金投资者需求为目标，在主动管理权益基金中挖掘强Alpha挖掘能力基金经理配置；基于基金收益来源分析，构建股基增强基金组合策略，回测区间持有期胜率优秀 [26] 2.3. 现金增利基金组合 - 货币基金收益率受费率、久期、杠杆等影响，构建货币基金优选体系，挑选收益率佳、波动小的基金，帮助投资者优化短期闲置资金收益 [27] 2.4. 海外权益配置基金组合 - 基于海外国家或地区权益市场指数，根据长期动量和短期反转因子筛选，构建海外权益配置基金组合，满足投资者全球化配置中QDII基金选择需求 [24]

货币价值变化与资产表现 - 2025年最大的投资故事是法币集体贬值和黄金强势崛起，而非美股和AI概念[1] - 美元兑日元下跌0.3%，兑人民币下跌4%，兑欧元下跌12%，兑瑞士法郎下跌13%，兑黄金下跌39%[3] - 以美元计价的黄金回报率达65%，显著跑赢标普指数的18%，若以黄金计价，标普指数实际下跌28%[3] - 货币贬值会削减财富购买力，并影响通胀和贸易流向，是否进行货币对冲至关重要[4] - 10年期美债以美元计价回报率为9%，但以欧元和瑞郎计价回报为-4%，以黄金计价回报为-34%[5] 全球资金流向与股市表现 - 美股表现显著落后于非美股票和黄金，资金出现大规模撤离美国的转移[1][6] - 欧洲股市跑赢美股23%，中国股市跑赢21%，英国股市跑赢19%，日本股市跑赢10%[6] - 新兴市场股票整体回报率为34%，新兴市场美元债回报率为14%，新兴市场本币债整体回报率为18%[6] - 标普500指数以美元计价的总回报率约为18%，其中盈利增长贡献12%，市盈率扩张贡献约5%，股息收益率约1%[6] - 标普500指数中“七巨头”盈利增长22%，其余493只股票盈利增长也达9%[6] 企业盈利与市场估值 - 标普500指数盈利增长12%，源于销售额增长7%和利润率增长5.3%，销售额贡献盈利增长的57%，利润率改善贡献43%[7] - 盈利改善主要归功于经济蛋糕做大，且公司及资本家获取了大部分收益，工人获取相对较少[7] - 当前市盈率高企且信用利差处于低位，预示着未来股票回报率可能较低[7] - 长期股票预期回报率约为4.7%，相对于约4.9%的现有债券回报率而言非常低，股票风险溢价很低[7] - 信用利差在2025年收缩至极低水平，这使得利差进一步下降的可能性变小，上升的可能性变大[8] 宏观政策与市场环境 - 大规模的财政和货币再通胀政策导致几乎所有以美元计价的资产都大幅上涨，目前相对昂贵[10] - 美联储降息和放宽信贷降低了折现率，支撑了在再通胀时期表现良好的长久期资产价格，如股票和黄金[9] - 债务供需失衡可能成为问题，未来有近10万亿美元债务需要展期，美联储倾向于通过宽松政策压低实际利率[5] - 风险投资、私募股权和房地产等非流动性市场正面临问题，流动性溢价可能大幅上升[10] - 生产率增长在2026年可能改善，但改善幅度及利润分配（流向公司还是工人）尚不确定[8] 政治与地缘政治影响 - 特朗普政府的国内经济政策是对资本主义振兴美国制造业和赋能AI技术的一次杠杆押注，促成了市场走势[11] - 其外交政策吓退部分外国投资者，对制裁和冲突的担忧支撑了投资组合多样化和购买黄金的行为[11] - 政策扩大了财富和收入差距，前10%的资本家不认为通胀是问题，而底层60%则感到不堪重负[11] - 世界秩序出现从多边主义向单边主义的明显转变，增加了冲突威胁，导致军费开支增加和保护主义上升[13] - 这种转变导致更多使用经济制裁、去全球化、增强黄金需求，并减少外国对美债、美元及其他资产的需求[14]

VIX指数与市场风险 - VIX指数在2026年1月初一度跌至13.6，创下近五年新低，通常这被解读为市场风平浪静、投资者信心高涨[3] - 然而，现实情况是AI股估值极高、美债规模突破38万亿美元、财政赤字巨大以及美联储重启扩表，这些均构成潜在风险[5] - 大量机构通过做空波动率和高频交易超短期期权人为压制市场波动，使VIX从“恐慌指数”转变为“控盘指数”，风险被机械性隐藏而非消失[7] - 这种人为压制的平静极其脆弱，例如2024年12月VIX在历史低位时，曾在不到三小时内翻倍，毫无征兆[9] - 一旦技术阈值被突破，做市商将从市场“稳定器”瞬间转变为“放大器”，引发连锁反应[11] - 当前美股市场被形容为一根绷到极限的橡皮筋，表面光滑但内里随时可能崩断[12] 黄金价格飙升的驱动因素 - 黄金价格一路冲高至4533美元以上，与低位的VIX指数形成鲜明背离[1][12] - 黄金价格上涨反映的是对真实世界“资产负债表”的担忧，包括美国国债利息支出占财政收入比重已超20%、美联储资产负债表再度膨胀、关键经济数据延迟发布及就业数据偏差等系统性风险积聚的信号[14] - 黄金作为资产没有时间价值损耗，与看跌期权等对冲工具相比，持有黄金越久越安心，这吸引了全球央行、主权基金和散户在2025年以来抢购黄金ETF和实物金[16][18] - 桥水达利欧等市场参与者强调必须配置黄金，是基于对VIX失真本质的认知[18] - 黄金与VIX的背离实质上是“AI驱动、科技永续”的华尔街叙事与“债务不可持续、货币信用动摇”的现实警钟两种叙事之间的对决[20] 2026年金融市场潜在风险与展望 - 2026年表面看地缘冲突可能缓和，例如中美关系因美国中期选举需要而维稳，俄乌战争或进入尾声，中东暂无大战，但这不等于安全[20][22] - 真正的风险埋在金融系统内部，包括AI泡沫若破裂将使美股失去唯一支柱、美债收益率一旦失控可能引发全球长债市场连环爆雷，以及被压抑的波动性可能以更猛烈的方式释放[22] - 低VIX指数构成一种迷惑，当所有人都觉得“不会出事”时恰恰最危险，黄金的疯狂上涨被视为一场针对被掩盖风险的集体自救而非投机[24] - 在规则被改写、信号被扭曲的时代，黄金作为历史验证过的硬通货，被视为真正的价值锚点和保险[24][26] - 2026年被描述为可能不是风暴之年，但一定是觉醒之年，投资者需要认清风险被掩盖的真相[26]

公司动态与产品发布 - 英伟达首席执行官黄仁勋于1月5日在拉斯维加斯消费电子展上发布新一代AI芯片架构Vera Rubin平台[1][3] - Vera Rubin平台已全面投产，计划于2026年下半年交付首批客户[1][3] - 该平台通过六款新芯片集成设计，在推理成本和训练效率上实现大幅跃升[1][3] - Vera Rubin平台的训练性能是前代Blackwell的3.5倍，运行AI软件的性能提升5倍，推理token生成成本最多可降低10倍[3][4] - 公司已申请向中国运送H200芯片的许可证，正在等待美国和其他政府的批准[1] - 公司此前已告知中国客户，计划于2026年2月中旬农历春节假期前交付H200芯片[1] 中国市场与业务 - 黄仁勋声称中国市场对H200芯片“有需求”，且“需求强劲”[1] - 美国总统特朗普于去年12月8日宣布，将允许英伟达对华出口其H200芯片，但附带保障美国“国家安全”及美国政府获得25%分成等条件[6] - H200芯片拥有比前代H100更多的高带宽内存，处理数据更快[6] - 根据美国智库报告，H200的性能几乎是H20的六倍[6] - 有美媒指出，越来越多中国买家不愿为专为中国市场设计的“特供阉割版”H20芯片买单[7] - 黄仁勋坦言不确定中国是否会接受H200芯片[7] - 白宫人工智能负责人表示中方拒绝了美国H200芯片，认为原因在于中国想要实现半导体独立[8] 行业竞争与市场环境 - 黄仁勋在演讲中用大量篇幅盛赞开源模型的革命性作用，认为开源模型已触及技术前沿[3] - 黄仁勋提到，相比最前沿的AI模型，DeepSeek等AI开源模型落后约6个月，但所有开源模型都在以惊人的速度发展[3] - 华尔街一些人士担忧英伟达面临的竞争日益激烈，AI领域的支出可能无法继续以目前的速度增长[4] - 外界对于“AI泡沫”即将出现的担忧加剧，市场质疑大规模AI基础设施建设还能持续多久[4] - 英伟达在训练AI模型的市场上仍占据主导地位，但在AI应用方面面临更多竞争，包括传统对手AMD以及主要客户谷歌[4] - 中国企业正努力推出可以替代英伟达的国产AI芯片，抢占其市场份额[8] - 例如，华为公布了昇腾AI芯片未来三年的产品迭代路线图，阿里、腾讯、百度和字节跳动等互联网巨头也都加大对芯片研发和设计的投入[8]

文章核心观点 - 2025年末港股表现与离岸人民币升值模型背离 主要原因为存款搬家导致流动性收紧以及南向资金流入收敛 [2] - 2026年港股流动性预期以利好为主 内地宏观经济稳定将利好顺周期板块 [2] - 顺周期与科技属性兼具的企业在2026年值得重点关注 [2] 2025年末港股异常表现原因分析 - 传统分析模型失效：离岸人民币汇率在2025年末一路猛涨并突破“7”大关 但港股市场反应平静 未出现预期中的上涨 [2] - 流动性实际收紧：香港银行间同业拆借利率下降并非流动性改善 而是由存款搬家导致 资金外流造成港股流动性收窄 [5][7] - 资金外流证据：美元对港元汇率在11月中旬明显升值 与恒生指数调整期吻合 多项指标交叉验证指向2025年末有明显资金流出香港 [7][8] - 南向资金支撑减弱：2025年11月后南向资金对港股的补充作用明显减弱 源于监管新规要求基金公司建立以投资收益为核心的考核体系 市场担忧超配港股的基金调仓 [14] - 南向资金超配背景：截至第三季度 内地主动股票型基金超配港股约1980亿元 持仓港股规模占基金股票持仓的30.8% 但业绩基准中港股比例仅为17% [14] 2026年港股前景展望 - 流动性利好因素：南向资金流入规模有望随优质企业IPO增加而增多 可对冲外资波动 美联储预计在2026年进入宽货币政策周期 利好港股流动性 [14] - 市场风格切换预期：2026年宏观经济预期优于前一年 结合地缘政治环境改善 市场风格将从押注强概念的AI板块转向顺周期板块 [15] - 上市公司结构优化：香港资本市场仍是国内优秀科技企业首选上市地 硬科技企业占比提高有助于改善港股传统结构并吸引更多资金 [14] - 重点企业类型：在AI收入模型完全跑通之前 应重点关注顺周期行业内的科技类企业 例如以零售业为基础并持续投入硬科技的公司 其财务模型更具可持续性 [15]